excel表格导入到jupyter，将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheet1和sheet3完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和。

好的，可以通过以下步骤将Excel表格导入到Jupyter Notebook中，并完成纵向和横向的合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和：

1. 首先，需要安装pandas库，可以通过以下命令在Jupyter Notebook中安装：

!pip install pandas

2. 然后，使用pandas库中的read_excel函数将Excel表格导入到Jupyter Notebook中，例如：

import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('file_name.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('file_name.xlsx', sheet_name='Sheet2')
df3 = pd.read_excel('file_name.xlsx', sheet_name='Sheet3')

其中，'file_name.xlsx'是Excel表格的文件名，需要将其放在与Jupyter Notebook相同的文件夹中。'Sheet1'、'Sheet2'和'Sheet3'是Excel表格中不同的工作表名，需要根据实际情况进行修改。

3. 接下来，可以使用pandas库中的concat函数将Sheet1和Sheet2完成纵向合并，例如：

df_vertical = pd.concat([df1, df2])
print(df_vertical)

其中，[df1, df2]是需要合并的DataFrame列表。

4. 然后，可以使用pandas库中的merge函数将Sheet1和Sheet3完成横向合并，并计算不同级别员工的营业额总和，例如：

df_horizontal = pd.merge(df1, df3, on='员工姓名')
df_grouped = df_horizontal.groupby('员工级别')['营业额_x', '营业额_y'].sum()
print(df_grouped)

其中，'员工姓名'、'员工级别'、'营业额_x'和'营业额_y'是Excel表格中的列名，需要根据实际情况进行修改。

运行以上代码后，就可以得到纵向合并后的数据和不同级别员工的营业额总和了。